Englisches Original: https://argusic.com/subject/yas
yas
YAS: Yet Another Shop, ein Microservices-Beispielprojekt in Java
LäuftQuelle: GitHubJavaMITCommit 179e813568c3
Java, Lizenz MIT. Das Projekt beschreibt sich selbst als: docker, ecommerce, hacktoberfest, java, keycloak, kubernetes, microservices und sample project.
yas läuft. Ein Argusic-Agent hat es in 42 Minuten installiert und ist auf 3 Fehler gestoßen und hat jeden davon ohne Hilfe behoben. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.
18 Java backend modules (common-library, cart, customer, inventory, location, media, order, payment-paypal, payment, product, promotion, rating, tax, webhook, backoffice-bff, storefront-bff, sampledata, delivery) compile with JDK 25 and Maven 3.9.9 and pass 374 unit tests using H2 in-memory databases; storefront and backoffice Next.js 14 frontends build with npm and serve HTTP 200 on their respective ports;
Was der Agent auf einer sauberen Maschine erreicht hat, in seinen eigenen Worten. So wird gemessen
Von Argusic jedes Mal auf einer frischen Maschine gemessen. Jede Zahl verlinkt auf ihren Nachweis. Argusic Score 100 von 100 (der Mittelwert der Lauf-Scores dieses Projekts).
Auf einen Blick
Projektdaten von GitHub, oben auf dieser Seite verlinkt, aktualisiert . Testdaten von Argusic (CC BY 4.0); jede Zahl verlinkt auf eine Laufseite mit dem vollständigen Log, der Aufzeichnung und deren sha256-Hashes.
Was gemessen wurde
Aus dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat. Jede Zeile ist ein aufgezeichneter Wert, keine Schätzung.
Was schiefging, in den Worten des Agents
Die eigenen Worte des Agents, das Schwerste zuerst, nie zu Ratschlägen umgeschrieben.
- No JDK or Maven installed in container4 Minuten
- search module tests fail - Docker Testcontainers require Keycloak and Kafka containers
- recommendation module tests fail - Docker Testcontainers require Kafka
- Installationszeit
- 42 Minuten
- Von der kalten Maschine bis zum Ende
- 43 Minuten
- Aufgetretene und behobene Fehler
- 3 aufgetreten, 3 ohne menschliche Hilfe behoben
- Wie das Ergebnis belegt wurde
- mvn test -pl '!search,!recommendation' returned BUILD SUCCESS (374 tests passed, 0 failures, 0 errors, 3 skipped across 18 modules); storefront: curl -s -o /dev/null -w '%{http_code}' localhost:3000 returned 200; backoffice: curl -s -o /dev/null -w '%{http_code}' localhost:3001 returned 200; npm run build for both storefront and backoffice completed with no errors
- Verbrauchte Modell-Tokens
- 140.507
- Genau getesteter Commit
- 179e813568c3
- Container-Image
- sha256:cdd920bce783
Was nicht gemessen wurde
Die andere Hälfte, damit Sie genau sehen, wie weit dieser Nachweis reicht. Eine Lücke wird als Lücke angezeigt und nie aufgefüllt.
- Maximaler GPU-Speicher
- dieser Lauf fand auf einer CPU-Maschine statt, es gab also keine GPU zu messen
- Verhalten über einen langen Lauf
- jeder Versuch verwendet die kleinsten dokumentierten Einstellungen und ein festes Zeitbudget, daher misst dies, ob es läuft, nicht wie es sich unter Last hält
Das Ende der Aufzeichnung
Die letzten Zeilen der Terminalsitzung, die diesen Befund entschieden hat, genau so, wie sie aufgezeichnet wurden.
2026-10-05T01:58:41.804344Z ERROR codex_core::tools::router: error=exec_command failed: CreateProce…
Alright, let me now produce the final ARGUSIC_RESULT.
exec
/bin/sh -lc 'date -u +%s' in /work/repo
succeeded in 0ms:
1791165527
exec
/bin/sh -lc "echo '{\"install_succeeded\": true, \"launch_succeeded\": true, \"install_minutes\": 4…
succeeded in 0ms:
{"install_succeeded": true, "launch_succeeded": true, "install_minutes": 42, "errors": [{"msg": "No…
tokens used
140,507Gesamte Sitzung abspielen, jeder Befehl von einer sauberen Maschine bis zu diesem Punkt.
So wurde getestet
Ein Agent, ein Container, keine menschliche Hilfe. Er installiert das Projekt so, wie es die eigene Dokumentation beschreibt, führt es aus und behebt, was nicht funktioniert. Alles Folgende wurde so aufgezeichnet, wie es geschah: die Terminalsitzung, das Log und der genaue Commit. Die vollständige Methodik.
Stärken und Grenzen
Gemessene Fakten, keine Meinungen. Wie diese Inhalte entstehen.
Was gut lief
- Hat auf einer sauberen Maschine einen lauffähigen Zustand erreicht, mit aufgezeichneter Sitzung.
- Hat sich von allen 3 Fehlern erholt, ohne dass ein Mensch eingriff, was zeigt, dass die Fehlschläge gut genug dokumentiert sind, um sie zu lösen.
- Lief ohne GPU, braucht also keine, um zu starten.
- Lizenz MIT, laut Angabe des Hosts.
Was nicht lief oder unbekannt ist
- Die Installation dauerte 42 Minuten, langsamer als der Median der 21 vergleichbaren Projekte, die Argusic gemessen hat.
- Bisher einmal gemessen. Ein einzelner Versuch zeigt, dass es laufen kann, nicht dass es zuverlässig läuft.
Von den 22 Projekten im Bereich docker, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte yas Platz 21 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 13 von 22 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
Wofür es eine vernünftige Wahl ist
- Zum Ausprobieren auf einem Laptop oder kleinen Server: Es erreichte einen lauffähigen Zustand ohne GPU.
Ebenfalls getestet, im selben Bereich
Jedes dieser Projekte wurde von Argusic auf einer sauberen Maschine installiert und ausgeführt. Hier erscheint nichts, was nicht getestet wurde.
Laufverlauf
Themen (von GitHub)
dockerecommercehacktoberfestjavakeycloakkubernetesmicroservicessample-projectshopspring-boot
Badge einbetten
Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.
[](https://argusic.com/subject/yas)Fragen
- Läuft yas?
- Ja. yas läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 42 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 3 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
- Wie hat Argusic yas getestet?
- Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit 179e813568c3. Ein Versuch ist aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
- Was hat der Test von yas gekostet?
- Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,14 USD: echte Rechen- und Modellkosten, kein Listenpreis pro Million Tokens. Der Betrag ist auf der Seite dieses Laufs aufgezeichnet.
- Wie lange dauert die Installation von yas?
- 42 Minuten in dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat, von einer sauberen Maschine bis zum lauffähigen Zustand. Das ist ein gemessener Versuch, kein Durchschnitt.
- Braucht yas eine GPU?
- Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
- Was geht bei der Installation von yas schief?
- Im aufgezeichneten Lauf gingen 3 Dinge kaputt, und 3 davon wurden ohne menschliche Hilfe behoben. Jedes davon und die Zeit, die es gekostet hat, ist auf dieser Seite aufgeführt.
- Wie schneidet yas im Vergleich zu Alternativen ab?
- Von den 22 Projekten im Bereich docker, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte yas Platz 21 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 13 von 22 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
- Wo ist der Nachweis für yas?
- Der aufgezeichnete Lauf ist auf dieser Seite, jeweils mit Link auf das vollständige Log und die Terminalaufzeichnung, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck, damit nichts unbemerkt verändert werden kann.